问题排查指南#

本指南可帮助您诊断和解决调用 Gemini API 时发生的常见问题。如果您遇到 API 密钥问题，请确保您已根据 API 密钥设置指南正确设置了 API 密钥。

检查您的 API 调用是否存在模型参数错误#

确保您的模型参数在以下值范围内：

模型参数

值（范围）

候选人数量

1-8（整数）

温度

0.0-1.0

输出令牌数量上限

使用 get_model (Python) 确定所用模型的令牌数量上限。

TopP

0.0-1.0

检查您的模型是否正确#

确保您使用的是受支持的模型。使用list_models (Python)获取所有模型可供使用。

安全问题#

如果您发现提示因 API 调用中的安全设置而被屏蔽，请根据您在 API 调用中设置的过滤条件检查提示。

如果您看到BlockedReason.OTHER，则表示查询或响应可能违反了服务条款或不受支持。

改进模型输出#

若要获得更高质量的模型输出，不妨尝试编写更多结构化提示。提示设计简介页面介绍了一些基本概念、策略和最佳实践，可帮助您入门。

如果您有数百个优质输入/输出对的示例，还可以考虑模型调整。

了解令牌限制#

使用 ModelService API 可获取有关模型的其他元数据，如PaLM模型的其他元数据，包括输入和输出令牌限制。

如需获取提示所使用的令牌，请将countMessageTokens用于聊天模型，将countTextTokens用于文本模型。

已知问题#

  • 对 Google AI Studio 的移动设备支持：虽然您可以在移动设备上打开网站，但该网站还没有针对小- 进行优化。

  • 该 API 仅支持英语。使用不同语言提交提示可能会产生意外甚至被屏蔽的响应。如需了解最新动态，请参阅可用语言。

提交 bug#

在 GitHub 中提交问题，以便提出问题或提交功能请求或 bug。